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J-GLOBAL ID：202202291989588559   整理番号：22A0650855

ニューラルネットワークとシミュレーションに基づく諸島に対するエアストライク運用のための知的ミッション計画モデル【JST・京大機械翻訳】

An Intelligent Mission Planning Model for the Air Strike Operations against Islands Based on Neural Network and Simulation

著者 (5件)： Song Zhihua (College of Air and Missile Defense, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China) ,  Zhang Han (College of Equipment Management and UAV Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China) ,  Zhao Yongmei (College of Equipment Management and UAV Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China) ,  Dong Tao (College of Air and Missile Defense, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China) ,  Zhang Fa (Zhuhai School Beijing Institute of Technology, No. 6, Jinfeng Road, Zhuhai 519088, China)
資料名： Discrete Dynamics in Nature and Society  (Discrete Dynamics in Nature and Society)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2228A  ISSN： 1026-0226  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不確かな環境において比較的長い時間の間,多数のユニットに指示を与える必要があるので,空気衝突操作のミッション計画は難しい。知的エージェントによっていくつかの命令パラメータを計算することができるならば,より良い戦略をより速く見つけることができた。島に対する空気衝突操作の特定の戦闘シナリオにおいて,インテリジェントモデルを提案して,ミッション計画の性能と柔軟性を改善した。提案したインテリジェントミッション計画モデルは,ルールベース決定に基づいており,決定パラメータのいくつかを計算するために完全接続リカレントニューラルネットワークを使用する。提案したインテリジェントミッション計画モデルは,ランダム化パラメータによるルールベース意思決定と比較して,より良い結果を示し,それは,特定の戦闘シナリオの試験セットにおいて,専門家と同様に良い性能を示した。Copyright 2022 Zhihua Song et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単位 ,  意思決定 ,  スペシャリスト ,  *ニューラルネットワーク ,  柔軟性 ,  *モデル ,  パラメータ ,  神経回路網 ,  ルールベース
準シソーラス用語： インテリジェントエージェント ,  リカレントニューラルネットワーク ,  ミッション計画 ,  ランダム化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  航空機  (QK06000K)

引用文献 (16件)：

• I. Jouny, F. D. Garber, S. C. Ahalt, "Classification of radar targets using synthetic neural networks," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 29, no. 2, pp. 336-344, 1993.
• S. Chakrabarti, N. Bindal, K. Theagharajan, "Robust radar target classifier using artificial neural networks," IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 6, no. 3, pp. 760-766, 1995.
• X. Wang, R. Li, J. Wang, L. Lei, Y. Song, "One-dimension hierarchical local receptive fields based extreme learning machine for radar target HRRP recognition," Neurocomputing, vol. 418, pp. 314-325, 2020.
• H. Jiang, Y. Pan, J. Zhang, H. Yang, "Battlefield target aggregation behavior recognition model based on multi-scale feature fusion," Symmetry, vol. 11, no. 6, pp. 761-773, 2019.
• K. Zhang, D. Zhou, Z. Yang, W. Kong, L. Zeng, "A novel heterogeneous sensor-weapon-target cooperative assignment for ground-to-air defense by efficient evolutionary approaches," IEEE Access, vol. 8, pp. 227373-227398, 2020.

タイトルに関連する用語 (7件)： ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  諸島 ,  エア ,  運用 ,  ミッション計画 ,  モデル